利用CNN-Bigru-Attention模型输电线路故障诊断(Python代码,TensorFlow框架,)

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比之前CNN模型准确率提高了1.3%左右:利用CNN网络输电线路故障诊断(Python代码,TensorFlow框架,压缩包带有数据集和代码,解压缩可直接运行)_cnn 故障数据-CSDN博客

1.数据集介绍 (matlab仿真模型获取数据)

将故障区分为具体的不同类型:单相短路故障、两相接地短路故障、两相相间故障、三相相间短路故障。这里随意举出每种类别的两个样本进行展示。

GCBAIaIbIcVaVbVc
1001-151.2918124-9.67745156385.800162260.400749853-0.132934945-0.267814907
1001-336.1861826-76.2832619518.328896580.312731934-0.123633156-0.189098779
1011-343.4870147104.56275133.7942853090.2720425010.011317575-0.283360076
1011-339.1254001105.4293167-0.2672412250.277820540.021756839-0.299577378
011019.38615173-785.553797768.7279081-0.210406869-0.00201120.212418069
011018.47841651-783.8619173767.9410527-0.217651204-0.002604510.220255714
0111506.5917463374.8825788-879.3449970.042029705-0.025636401-0.016393305
0111495.1384715387.4159615-880.42530960.042107683-0.025103056-0.017004627

2.模型:CNN-Bigru-Attention模型,每类故障有1000个样本

3.效果(平均识别准确率为 99.31%)

 

 

 

混淆矩阵(以准确率形式呈现)

 

4.对项目感兴趣的,可以关注最后一行

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warningsfrom sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
sns.set_style('darkgrid')
plt.rcParams['figure.figsize'] = (13, 9)
plt.rcParams['font.size'] = 20
warnings.filterwarnings('ignore')
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'  # 设置字体为黑体
#代码和数据集的压缩包:https://mbd.pub/o/bread/ZZ6amZ9t

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